Правительство подготовило показатели эффективности внедрения искусственного интеллекта для 19 ключевых отраслей экономики, среди которых финансы, госуправление, сельское хозяйство и социальная сфера. Об этом по итогам второго заседания межведомственной комиссии по развитию технологий ИИ сообщил вице-премьер — руководитель аппарата правительства Дмитрий Григоренко, government.ru.
По словам Григоренко, при формировании метрик власти делают акцент на реальных экономических эффектах — росте прибыли и выручки компаний, использующих ИИ. В обсуждении показателей задействованы более 350 ведомств и организаций, в том числе региональные власти и бизнес. От федеральных ведомств уже поступило свыше 500 предложений, на их основе сформированы укрупнённые проекты внедрения технологий.
Контекст
Работа ведётся во исполнение поручения президента Владимира Путина о разработке национального плана внедрения ИИ. Документ должен учитывать задачи отдельных отраслей и регионов. Межведомственная комиссия, созданная указом главы государства, координирует эту деятельность; её сопредседатели — Дмитрий Григоренко и заместитель руководителя администрации президента Максим Орешкин.
Что это значит для здравоохранения
Медицина входит в число отраслей, для которых утверждаются собственные показатели внедрения ИИ. Это означает, что клиникам, разработчикам систем поддержки принятия врачебных решений и медтех-компаниям предстоит работать в условиях единой федеральной системы метрик — с ориентацией не только на клиническую эффективность, но и на измеримую экономическую отдачу.
- единые KPI по ИИ для 19 отраслей, включая здравоохранение;
- ставка на реальные эффекты — рост прибыли и выручки;
- участие более 350 ведомств и организаций в согласовании метрик;
- более 500 показателей уже собраны от федеральных органов власти.
Для отрасли это сигнал: государственные закупки медицинских ИИ-решений и оценка пилотов в регионах, вероятно, будут увязаны с новыми федеральными KPI. Разработчикам стоит заранее адаптировать метрики своих продуктов под логику экономической эффективности, а не ограничиваться показателями точности алгоритмов.